1) facial feature location and extraction
人脸特征定位与提取
2) facial feature extraction
人脸特征提取
1.
The facial feature extraction based on principle component analysis and singular value decomposition is discussed in this paper.
论述了利用主元分析和奇异值分解进行人脸特征提取的方法,并详细阐述其在M atlab中的实现过程,包括读取图像文件、计算均值脸、求特征值和特征向量,计算人脸特征参数。
2.
In this dissertation, we discussed in detail the design and implementation of a facial feature extraction and 3D reconstruction system based on the near-infrared camera.
本文讨论基于近红外相机的人脸特征提取和三维重建系统的设计与实现问题。
3.
My facial feature extraction includes three important steps: wavelet transfor.
人脸特征提取是人脸研究领域的重要内容,本文基于快速小波变换和变形模板匹配技术提取人脸特征,包括眼睛的特征轮廓和嘴巴的特征轮廓。
3) Face Feature Points Extraction
人脸特征点提取
1.
Face Feature Points Extraction Based on Refined ASM;
基于改进ASM的人脸特征点提取
4) Face Feature Extraction
人脸特征提取
1.
This paper presents a new method for face feature extraction.
人脸特征提取是人脸识别中重要的一个环节。
5) Facial feature location
人脸特征定位
1.
Facial feature location in color image with complex background has been the hot spot and tough problem in the research field.
提出了一种实时进行人脸特征定位的算法。
6) Facial feature localization
人脸特征定位
1.
In order to improve the facial feature localization under large-scale pose angle,a hierarchical edge orientation field matching(HEOFM)based algorithm was proposed.
针对大范围姿态角度问题,提出了一种分级边缘方位场匹配(HEOFM)的人脸特征定位算法。
补充资料：特征提取
特征提取
feature extraction
t6Zheng tiqu特征提取(featu了eextraction)特征选择与提取的通称。特征选择和提取是模式识别的关键环节，其任务是压缩存在于表示模式的原始测量数据中的冗余和无关的信息，提取一组对分类最有效的特征参数，以减少计算工作量，提高分类器的性能。特征参数可以从输人模式信息中选出一个子集构成，这一过程称为特征选择。新的特征参数也可以通过降维变换获得，即将输人模式从较高维数的测量空间变换到较低维数的特征空间，以一个低维特征向量表示输人模式，这一过程称为特征提取。 由于特征提取的任务是求出一组对分类最有效的特征，因此首先需要一个能定量评估特征有效性的准则。分类器的误识概率可作为理想的准则，但由于估计误识概率的分布非常困难，实用时往往以其他一些准则代替。常用的准则有:基于概率距离的准则，基于类间距离的准则，基于墒函数的准则等。应用上述准则，可以通过分支定界和顺序搜索等优化算法，求得一个最优的或次优的特征集。近年来基于人工智能的启发式算法也在特征选择中得到应用。在进行降维变换以实现特征提取时，考虑到可分析性和计算可行性，一般采用线性变换方法，.最常用的是以K一L扩展为基础的线性变换。(黄泰冀)
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条